归并排序：归并排序的原理，分治思想的经典应用
归并排序基于“分而治之”思想，核心是分解、递归、合并。先将数组递归拆分为长度为1的子数组，再通过双指针合并相邻有序子数组（比较元素大小，临时数组存储结果）。完整流程：分解至最小子数组，逐层合并成有序数组。 时间复杂度稳定为O(n log n)（递归深度log n，每层合并需遍历所有元素），空间复杂度O(n)（需临时数组存储合并结果）。作为稳定排序，相等元素相对顺序不变，适合大数据量或需稳定排序的场景。其“分解-合并”逻辑直观体现分治思想，是理解递归与复杂问题简化的经典案例。
阅读全文使用C++实现归并排序算法
归并排序基于分治思想，核心是“分解-合并”：先递归将数组拆分为单个元素（子数组有序），再合并两个有序子数组为更大有序数组。 分解过程：递归将数组从中间拆分，直到子数组仅含1个元素。合并过程：比较两个有序子数组元素，取较小值依次放入结果数组，处理剩余元素。 C++实现含两个核心函数：`mergeSort`递归分解数组，`merge`合并两个有序子数组。时间复杂度O(n log n)，空间复杂度O(n)（需临时数组）。 归并排序稳定且高效，适合大规模数据排序。示例中数组`[5,3,8,6,2,7,1,4]`经分解合并后得到有序数组`[1,2,3,4,5,6,7,8]`，验证算法正确性。
阅读全文使用Java实现归并排序算法
归并排序是基于分治思想的高效排序算法，核心为分解、解决、合并三步：先将数组递归分解为单元素子数组，再递归排序子数组，最后合并两个有序子数组为整体有序数组。 Java实现中，`mergeSort`方法通过递归分解数组为左右两半，分别排序后调用`merge`合并。`merge`方法使用三个指针遍历左右子数组，比较元素大小并填充结果数组，剩余元素直接复制。 算法复杂度：时间复杂度O(n log n)（每次合并O(n)，递归深度log n），空间复杂度O(n)（需额外数组存储合并结果），且为稳定排序（相等元素相对顺序不变）。 归并排序逻辑清晰，适合大数据量排序，是分治算法的经典案例，通过递归分解与合并有序子数组实现高效排序。
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